AIFAIとMLの基礎

ある企業では、顧客が解約するかどうかを予測するモデルを構築したいと考えています。予測結果は「解約する」「解約しない」のいずれかです。この問題に最も適した機械学習タスクはどれですか。

A
二項分類
✓ 正解
二項分類は2つのクラスのいずれかを予測する教師あり学習です。「解約する」「解約しない」のように結果が2種類しかない課題では最も適切な選択となります。
B
クラスタリング
クラスタリングはラベルのないデータを類似性でグループ化する教師なし学習です。正解ラベルが存在する解約予測には通常利用されません。
C
次元削減
次元削減は特徴量を圧縮して学習や可視化を効率化するための手法です。最終的な予測モデルそのものではないため目的が異なります。
D
異常検知
異常検知は通常とは異なる振る舞いを検出することを目的としています。解約の有無を分類する一般的な教師あり学習とは用途が異なります。

解説

この問題では予測対象が「解約する」「解約しない」の2種類であり、正解ラベルが事前に用意されている教師あり学習に該当します。そのため、最適な手法は二項分類です。クラスタリングはラベルのないデータをグループ化する教師なし学習であり、分類問題には直接利用しません。次元削減は特徴量を圧縮して学習効率を改善する前処理であり、予測そのものを行う手法ではありません。異常検知は通常とは異なるデータを発見する目的で利用されるため、解約有無を予測する典型的な分類問題には適していません。AWS Certified AI Practitionerでは、ビジネス課題に対して適切なMLタスクを選択できることが重要です。

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